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Enregistrement W3148564609 · doi:10.2196/22990

Commercially Available Apps to Support Healthy Family Meals: User Testing of App Utility, Acceptability, and Engagement

2021· article· en· W3148564609 sur OpenAlexvenueno aff
Chelsea E. Mauch, Rachel Laws, Ivanka Prichard, Anthony Maeder, Thomas P. Wycherley, Rebecca K. Golley

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilFlinders FoundationFlinders UniversityMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésApp storeMobile appsUsabilitymHealthThematic analysisScale (ratio)PsychologyApplied psychologyMedicineInternet privacyWorld Wide WebMedical educationQualitative researchComputer scienceNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parents juggling caregiving and paid employment encounter a range of barriers in providing healthy food to their families. Mobile apps have the potential to help parents in planning, purchasing, and preparing healthy family food. The utility and acceptability of apps for supporting parents are unknown. User perspectives of existing technology, such as commercially available apps, can guide the development of evidence-based apps in the future. OBJECTIVE: This study aims to determine the feasibility of existing commercially available apps for supporting the healthy food provision practices of working parents. METHODS: Working parents (N=133) were recruited via the web and completed a 10-item Capability, Opportunity, Motivation, and Behavior (COM-B) self-evaluation survey assessing their needs in relation to the provision of healthy family meals. A total of 5 apps were selected for testing, including a meal planning app, recipe app, recipe manager app, family organizer app, and barcode scanning app. Survey items were mapped to app features, with a subsample of parents (67/133, 50.4%) allocated 2 apps each to trial simultaneously over 4 weeks. A semistructured interview exploring app utility and acceptability and a web-based survey, including the System Usability Scale and the user version of the Mobile App Rating Scale, followed app testing. The interview data were analyzed using a theoretical thematic approach. RESULTS: Survey participants (N=133; mean age 34 years, SD 4 years) were mainly mothers (130/133, 97.7%) and partnered (122/133, 91.7%). Participants identified a need for healthy recipes (109/133, 82% agreed or strongly agreed) and time for food provision processes (107/133, 80.5%). Engagement quality was the lowest rated domain of the user version of the Mobile App Rating Scale across all 5 apps (mean score per app ranging from 3.0 to 3.7 out of a maximum of 5). The family organizer, requiring a high level of user input, was rated the lowest for usability (median 48, IQR 34-73). In the interviews, participants weighed the benefits of the apps (ie, time saving) against the effort involved in using them in determining their acceptability. Organization was a subtheme emerging from interviews, associated with the use of meal planners and shopping lists. Meal planners and shopping lists were used in time, while behavior was occurring. CONCLUSIONS: Meal planning apps and features promoting organization present feasible, time-saving solutions to support healthy food provision practices. Attention must be paid to enhancing app automation and integration, as well as recipe and nutrition content, to ensure that apps do not add to the time burden of food provision and are supportive of healthy food provision behavior in time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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